NVIDIACUDA现在可以使用SCALE工具包直接在AMDGPU上运行

英国初创公司SpectralCompute推出了“SCALE”，这是一种GPGPU工具链，可让NVIDIA的CUDA无缝运行在AMD的GPU上。

SCALE助力NVIDIACUDA现可直接与AMD等非NVIDIAGPU配合使用，无需进行代码移植

好吧，看来业界已经能够打破NVIDIA在软件堆栈方面的主导地位，因此他们现在正在寻找各种方法来消除“独家”地位。我们之前看到了ZLUDA的出现，这是一个开源移植项目，允许CUDA库与AMD的ROCm配合使用，最终支持TeamRed的GPU。一个新的竞争对手SCALE已经出现，它允许AMD的消费者利用NVIDIA的CUDA功能来创建高端“混合”模型。

我们相信，只需编写一次代码，即可在任何硬件平台上构建/运行它。多年来，这对于CPU代码来说已经成为现实，那么GPU为什么不行呢?我们着手通过弥合流行的CUDA编程语言与其他硬件供应商之间的兼容性差距来直接解决这个问题。

SpectralCompute的首席执行官MichaelSondergaard认为，GPU应该拥有一个开源环境，类似于现代CPU，并且各个平台之间应该存在互联互通。他认为SCALE可以充当CUDA与其他硬件供应商之间兼容性差距的桥梁，最终消除市场上存在的限制。据Michael介绍，SCALE是一个GPGPU工具包，类似于NVIDIA的CUDA工具包，它在编译CUDA代码时使用非NVIDIAGPU的二进制文件，最终消除了对转换层的需求。

据SpectralCompute称，SCALE已经开发了7年，它不依赖NVIDIA的代码，而是构建了与CUDA兼容的工具链，这使得SCALE在多个平台(例如AMD的RDNAGPU)之间具有高度适应性。该资源避免了代码移植，并允许开发人员使用其代码库的单一版本，因为SCALE消除了使用其他语言的需要，因为它与CUDA源兼容。

随着SCALE的实施，NVIDIACUDA的地位显然将从独家变为相对广泛可用。但是，需要注意的是，SCALE本身并不是开源的;用户可以通过免费软件许可证访问它。SpectralCompute表示，他们已经在多个应用程序中测试了该软件，例如Blender、Llama-cpp、XGboost、FAISS、GOMC、STDGPU、Hashcat和NVIDIAThrust，采用了AMD的RDNA3和RDNA2架构。

NVIDIA对某些允许CUDA在外部组件上运行的资源表现出了一定程度的不满，因为Green团队之前在其EULA中列出了针对SCALE等平台的警告。CUDA在NVIDIA主导AI市场方面发挥了巨大作用，该公司不会轻易让该软件失去其独占地位。

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